template_img=cv2.imdecode(np.fromfile(template,dtype=np.uint8),1)

时间: 2023-11-17 09:04:34 浏览: 175
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关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解

这是一段 Python 代码，它使用 OpenCV 库中的函数 cv2.imdecode() 来读取指定文件名为 template 的图像文件，并将其解码为带有 alpha 通道的图像数据。具体来说，np.fromfile(template,dtype=np.uint8) 将文件读入一个 NumPy 数组中，并将其数据类型设置为 uint8，这是一个无符号 8 位整数类型。然后，cv2.imdecode() 函数根据指定的图片格式解码该数组，将其加载为一个带有 alpha 通道的图像，并将结果存储在变量 template_img 中。
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image = cv2.imdecode(np.fromfile(i, dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)

具体来说，np.fromfile函数用于将文件读取成一个numpy数组，dtype=np.uint8指定了数组中每个元素的数据类型为无符号8位整数，即每个像素点的取值范围为0-255。然后将这个数组作为参数传递给imdecode函数，同时指定...

解释一下这段代码：import random import numpy as np from PIL import Image import imgaug.augmenters as iaa class AugCompose(object): ''' object类当被调用时，它不接受任何参数，并返回一个新的无功能实例，该实例没有实例属性，也不能被赋予任何属性。 ''' def __init__(self): self.gamma = random.uniform(0.8, 1.2) self.bright = random.uniform(0.5, 2.0) def __call__(self, pilimage: list): imgs = [] gamma_tr = iaa.GammaContrast(gamma=self.gamma) bright_tr = iaa.Multiply(mul=self.bright) for img in pilimage: assert isinstance(img, Image.Image) np_img = np.array(img, dtype=np.uint8) np_img = gamma_tr.augment_image(np_img) np_img = bright_tr.augment_image(np_img) img = Image.fromarray(np_img) imgs.append(img) return imgs

这段代码定义了一个类 AugCompose，用于对输入的图像进行增强处理。在类的初始化方法中，随机生成了两个增强参数 gamma 和 bright。在调用类实例时，会传入一个 pilimage 列表参数，其中每个元素都是一个 ...

def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

在循环中，使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片，然后创建一个与当前图片大小相同的全零数组 result，并将当前图片的像素值除以 255.0，从而将像素值变为 [0,1] 的范围。接着，代码将 result 数组中的像素值...

def color(): if request.method == "POST": password=request.form['password'] image_file = request.files["image"] if password==str(password_hash): image_bytes = image_file.read() image_array = np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8) image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR) #img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) data = model_person_data(object_model,image) print("转数据") data1 = pd.DataFrame(data)帮我修改为request接受一个uri值，并转为图片

image_array = np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8) image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR) data = model_person_data(object_model, image) print("转数据") data1 = pd.DataFrame...

此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice_array = np.array(img_...

代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，怎么修改？给出完整代码

Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load...

if __name__ == "__main__": img_name = "img/cap.png" img = cv2.imread(img_name) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图 bin_img = get_binary_img(gray_img) # 二值化 # print(bin_img[370][360]) #需要注意的是图像转为数组的时候 x，y是反过来的 # 边界追踪 flag1 = 0 find, start_i, start_j = get_left_up_start_pt(flag1, bin_img) # cv.circle(bin_img, (start_i, start_j), 3, (0, 0, 0), -1) # print("start_x, start_y = ", start_i, start_j) # cv.imshow("1", bin_img) contour_img = np.zeros(shape=bin_img.shape, dtype=np.uint8) contour_img += 255 flag2, contour_img = trace_contour(bin_img, find, start_i, start_j, contour_img) if flag2 == 1: find1, start_i1, start_j1 = get_left_up_start_pt(flag2, bin_img) f, contour_img = trace_contour(bin_img, find1 + 1, start_i1, start_j1, contour_img) contour_img[0] = 255 contour_img[len(contour_img) - 1] = 255 for w in range(len(contour_img)): contour_img[w][0] = 255 contour_img[w][len(contour_img[0]) - 1] = 255 cv2.imshow("img", contour_img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

1. 设置图像文件名img_name，读取图像并将其转换为灰度图像gray_img。 2. 对灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像bin_img。 3. 调用get_left_up_start_pt函数查找左上角的起始点。 4. 创建一个与二值化...

self.img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.cover_img_path, dtype=np.uint8), 1)

具体来说，np.fromfile函数使用文件路径来读取二进制数据，将其转换为NumPy数组，然后传递给imdecode函数进行解码。最后，解码后的图像被存储在self.img属性中。这个类似于从磁盘读取一张图片并将其加载到内存中，...

img_src = cv2.imdecode(np.fromfile(self.img_src_path, dtype=np.uint8), -1)

具体来说，np.fromfile(self.img_src_path, dtype=np.uint8) 读取指定路径下的文件，返回一个 numpy 数组，其元素类型为 uint8，即 8 位无符号整数。然后将这个数组作为参数传入 imdecode 函数中，-1 表示...

img_numpy = np.transpose(img.mul(0.5).add(0.5).mul(255).cpu().numpy(), (0, 2, 3, 1)).astype(np.uint8) for mask, out_img, imgpath, pad in zip(preds, img_numpy, path, pad_scope): src_img = cv2.imdecode(np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8), -1)

img_numpy = np.transpose(img.mul(0.5).add(0.5).mul(255).cpu().numpy(), (0, 2, 3, 1)).astype(np.uint8) 2. 使用 zip 函数和 for 循环对四个列表进行迭代，分别是 preds、img_numpy、path 和 pad_scope...

img = cv2.imdecode(np.fromfile(path + pic_name[i], dtype=np.uint8), -1)

具体来说，np.fromfile函数从指定路径中读取二进制文件，并将其转换为一个NumPy数组。然后，这个数组被作为参数传递给imdecode函数，该函数将其解码为一个图像。 第二个参数-1表示读取所有通道，包括alpha通道。...

img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

- np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8) 使用 NumPy 库的 fromfile() 函数从文件中读取图像数据，并返回一个 NumPy 数组。 - dtype=np.uint8 指定 NumPy 数组的数据类型为无符号 8 位整数，因为图像...

解释img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.fname, dtype=np.uint8), -1)

np.fromfile(self.fname, dtype=np.uint8)将文件读取为一个一维的numpy数组，数据类型为uint8（即无符号8位整数），表示每个像素值可以用0-255的整数表示。解码参数-1表示保持解码后的图像的原始通道数和深度不变。 ...

解释 try: img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (480, 320))

- cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) 使用 OpenCV 库的 imdecode() 函数读取图片文件，np.fromfile() 函数将图片文件转换为 NumPy 数组，dtype=np.uint8 指定...

def imread(filename, flatten=False): """根据图片路径，将图片读取为cv2的图片处理格式.""" if not os.path.isfile(filename): raise FileNotExistError("File not exist: %s" % filename) # choose image readin mode: cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0, cv2.IMREAD_COLOR=1, readin_mode = cv2.IMREAD_GRAYSCALE if flatten else cv2.IMREAD_COLOR if PY3: img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), readin_mode) else: filename = filename.encode(sys.getfilesystemencoding()) img = cv2.imread(filename, readin_mode) return img

在Python 3中，使用np.fromfile函数从文件中读取图像数据，并使用cv2.imdecode进行解码。在Python 2中，首先将文件名编码为系统文件编码格式，然后使用cv2.imread函数进行解码。 最后，函数返回解码后的图像。 这...

import socket import numpy as np import cv2 server_ip = '10.132.11.225' server_port = 8000 buffer_size = 65536 server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((server_ip, server_port)) server_socket.listen(5) print('Server is listening...') num_photos = 0 # 记录接收到的照片数量 max_photos = 3 # 最大保存的照片数量 while num_photos < max_photos: client_socket, client_address = server_socket.accept() print('Connected by', client_address) data = b'' while True: packet = client_socket.recv(buffer_size) if not packet: break data += packet img_bytes = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8) img = cv2.imdecode(img_bytes, cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imwrite(f'photo_{num_photos}.jpg', img) # 保存照片 num_photos += 1 # 接收到的照片数量加1 server_socket.close()

img_bytes = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8) img = cv2.imdecode(img_bytes, cv2.IMREAD_COLOR) # 保存图片到本地 cv2.imwrite(f'photo_{num_photos}.jpg', img) # 更新接收到的照片数量 num_photos...

解释下面这段代码的意思 def cv_imread(path): img=cv2.imdecode(np.fromfile(path,dtype=np.uint8),-1) return img

- dtype=np.uint8：表示读取的二进制数据类型为 uint8，即无符号8位整数类型； - -1：表示读取的图像按原图格式进行解码，如果出现解码失败，则将其视为灰度图像； - return img：将解码后的图像返回。 ...

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